Python 테스트에서 '조롱 지옥'을 피하기 위한 실용적인 해킹

Python 테스트의 "조롱 지옥"을 탈출하는 7가지 입증된 기술

소개

Python의 unittest.mock 라이브러리에 만족하시나요? 테스트에서 여전히 실제 네트워크 호출이 이루어지거나 혼란스러운 AttributeError 메시지가 표시됩니까? 종종 "조롱 지옥"이라고 불리는 이 일반적인 문제는 테스트를 느리고, 신뢰할 수 없으며, 유지 관리하기 어렵게 만듭니다. 이 게시물에서는 빠르고 신뢰할 수 있는 테스트에 모의가 필수적인 이유를 설명하고 종속성을 효과적으로 패치, 모의, 격리하여 "모의 상태"를 보장하는 7가지 실용적인 전략을 제공합니다. 이러한 기술은 Python 테스트 경험에 관계없이 워크플로를 간소화하고 강력한 테스트 모음을 생성합니다.

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과제: 단위 테스트의 외부 종속성

최신 소프트웨어는 데이터베이스, 파일 시스템, 웹 API 등 외부 시스템과 자주 상호 작용합니다. 이러한 상호 작용이 단위 테스트에 스며들면 다음이 발생합니다.

• 느린 테스트: 실제 I/O 작업으로 인해 런타임이 크게 늘어납니다.
• 불안정한 테스트: 네트워크 또는 파일 시스템 문제로 인해 테스트 스위트가 중단될 수 있습니다.
• 어려운 디버깅: 잘못된 패치로 인해 비밀스러운 AttributeError 메시지나 부분적인 모의 메시지가 발생합니다.

개발자, QA 엔지니어, 프로젝트 관리자 모두 더 깨끗하고 안정적인 테스트의 이점을 누릴 수 있습니다. 무작위로 실패하거나 실제 서비스에 액세스하는 테스트는 CI/CD 파이프라인을 방해하고 개발 속도를 느리게 합니다. 외부 종속성을 효과적으로 격리하는 것이 중요합니다. 하지만 일반적인 함정을 피하면서 올바른 조롱을 보장하려면 어떻게 해야 할까요?

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'조롱지옥'을 피하는 7가지 꿀팁

다음 7가지 기술은 테스트를 효율적이고 정확하며 빠르게 유지하기 위한 프레임워크('건강 모의' 체크리스트)를 제공합니다.

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1. 사용된 패치는 정의되지 않았지만

일반적인 오류는 함수가 호출된 위치가 아니라 정의된 위치에 함수를 패치하는 것입니다. Python은 테스트 중인 모듈의 기호를 대체하므로 해당 모듈의 가져오기 컨텍스트 내에서 패치해야 합니다.

<code class="language-python"># my_module.py
from some.lib import foo

def do_things():
    foo("hello")</code>

• 틀림: @patch("some.lib.foo")
• 맞음: @patch("my_module.foo")

패치my_module.foo를 사용하면 테스트에서 사용할 때마다 교체가 보장됩니다.

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2. 모듈 대 기호 패치: 정밀도 문제

개별 함수/클래스 또는 전체 모듈을 교체할 수 있습니다.

1. 기호 수준 패치: 특정 함수나 클래스를 대체합니다.

<code class="language-python"># my_module.py
from some.lib import foo

def do_things():
    foo("hello")</code>

2. 모듈 수준 패치: 전체 모듈을 MagicMock으로 교체합니다. 모든 함수/클래스는 모의 객체가 됩니다:

<code class="language-python">from unittest.mock import patch

with patch("my_module.foo") as mock_foo:
    mock_foo.return_value = "bar"</code>

코드에서 다른 my_module 속성을 ​​호출하는 경우 mock_mod에서 정의하거나 AttributeError을 사용하세요.

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3. 역추적뿐만 아니라 실제 가져오기를 확인하세요

추적은 오해의 소지가 있을 수 있습니다. 핵심은 코드가 함수를 가져오는 방법입니다. 항상:

1. 테스트 중인 파일을 엽니다(예: my_module.py).
2. 다음과 같은 수입 명세서를 찾습니다.

<code class="language-python">with patch("my_module") as mock_mod:
    mock_mod.foo.return_value = "bar"
    #  Define all attributes your code calls!</code>

또는

<code class="language-python">from mypackage.submodule import function_one</code>

3. 정확한 네임스페이스 패치:
   • sub.function_one()이 보이면 "my_module.sub.function_one"패치하세요.
   • from mypackage.submodule import function_one이 보이면 "my_module.function_one"패치하세요.

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4. 외부 호출을 패치하여 테스트를 격리

다음을 수행하기 위해 외부 리소스(네트워크 요청, 파일 I/O, 시스템 명령)에 대한 호출을 모의합니다.

• 느리거나 취약한 테스트 작업을 방지하세요.
• 외부 종속성이 아닌 코드만 테스트해야 합니다.

예를 들어 함수가 파일을 읽는 경우:

<code class="language-python">import mypackage.submodule as sub</code>

테스트에서 패치하세요.

<code class="language-python">def read_config(path):
    with open(path, 'r') as f:
        return f.read()</code>

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5. 올바른 모의 수준 선택: 높음과 낮음

외부 리소스를 처리하는 전체 메서드를 모의하거나 개별 라이브러리 호출을 패치합니다. 확인하는 내용에 따라 선택하세요.

1. 고급 패치:

<code class="language-python">from unittest.mock import patch

@patch("builtins.open", create=True)
def test_read_config(mock_open):
    mock_open.return_value.read.return_value = "test config"
    result = read_config("dummy_path")
    assert result == "test config"</code>

2. 낮은 수준 패치:

<code class="language-python">class MyClass:
    def do_network_call(self):
        pass

@patch.object(MyClass, "do_network_call", return_value="mocked")
def test_something(mock_call):
    # The real network call is never made
    ...</code>

고수준 패치는 더 빠르지만 내부 메서드 테스트를 건너뜁니다. 낮은 수준의 패치는 더 미세한 제어 기능을 제공하지만 더 복잡할 수 있습니다.

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6. 모의 모듈에 속성 할당

전체 모듈을 패치하면 기본 속성이 없는 MagicMock()이 됩니다. 코드가 호출하는 경우:

<code class="language-python">@patch("my_module.read_file")
@patch("my_module.fetch_data_from_api")
def test_something(mock_fetch, mock_read):
    ...</code>

테스트 결과:

<code class="language-python">import my_service

my_service.configure()
my_service.restart()</code>

속성 정의를 잊어버리면 AttributeError: Mock object has no attribute 'restart'이 발생합니다.

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7. 최후의 수단으로 상위 수준 발신자 패치

호출 스택이 너무 복잡한 경우 더 깊은 가져오기에 도달하지 않도록 상위 수준 기능을 패치하세요. 예:

<code class="language-python">with patch("path.to.my_service") as mock_service:
    mock_service.configure.return_value = None
    mock_service.restart.return_value = None
    ...</code>

테스트가 필요하지 않은 경우 complex_operation:

<code class="language-python">def complex_operation():
    # Calls multiple external functions
    pass</code>

이렇게 하면 테스트 속도가 빨라지지만 complex_operation 내부 테스트는 우회됩니다.

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영향 및 이점

이러한 "건강 조롱" 전략을 적용하면 다음과 같은 결과가 나옵니다.

• 더 빠른 테스트: 실제 I/O 또는 네트워크 작업에 대한 의존도가 감소합니다.
• 암호적인 오류 감소: 적절한 패치를 적용하면 AttributeError 및 유사한 문제가 최소화됩니다.
• 신뢰도 향상: 안정적이고 격리된 테스트 모음을 통해 안정적인 배포가 보장됩니다.

이러한 방식을 사용하는 팀은 더 안정적인 CI/CD 파이프라인, 디버깅 감소, 더 효율적인 기능 개발을 경험하는 경우가 많습니다.

<code class="language-python"># my_module.py
from some.lib import foo

def do_things():
    foo("hello")</code>

이 다이어그램은 올바른 패치가 외부 호출을 차단하여 보다 원활한 테스트를 수행하는 방법을 보여줍니다.

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향후 고려사항

Python 조롱은 강력합니다. 고려 사항:

• 대체 라이브러리: pytest-mock는 단순화된 구문을 제공합니다.
• 자동화된 "모의 상태" 검사: 가져오기에 대해 패치 위치를 확인하는 도구를 만듭니다.
• 통합 테스트: 모의 객체가 너무 많이 숨겨져 있으면 통제된 환경에서 실제 서비스에 대한 별도의 테스트를 추가하세요.

오늘 테스트 스위트를 개선해 보세요! 이러한 기술을 적용하고 결과를 공유하세요. Python 프로젝트에서 우수한 "Mocking Health"를 유지합시다!

위 내용은 Python 테스트에서 '조롱 지옥'을 피하기 위한 실용적인 해킹의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!